Percorso formativo

Ingegneria Informatica (percorso valido anche ai fini del conseguimento del doppio titolo italo-francese, italo-venezuelano o italo-russo)

Primo anno

Orientamento unico
Insegnamento		Semestre	CFU	SSD
1044419 - DISTRIBUTED SYSTEMS AND COMPUTER AND NETWORK SECURITY	I sistemi distribuiti sono alla base di qualiasi applicazione informatica moderna. Il corso si propone di fornire agli studenti una chiara caratterizzazione della concorrenza in un sistema distribuito considerando le caratteristiche di tale sistema come guasti, latenza variabile nelle compunicazione e assenza di un clock globale. Successivamente si analizzano i principali modelli di sistema e le astrazioni di base per la comunicazione e la sincronizzazione. Infine si forniranno i concetti di base di un sistema peer-to-peer con alcuni esempi di sistemi reali. Risultati di apprendimento attesi: Lo studente sarà in grado di progettare sistemi e algoritmi distribuiti al di sopra di diversi modelli di sistema da quelli sincrono, asincrono e parzialmente sincrono capendo impossibilità e limitazione nelle prestazioni. Inoltre avrà la capacita di astrarre sistemi e piattaforme reali in modelli astratti più facili da trattare. Lo scopo del corso è fornire agli studenti: - i concetti necessari a comprendere il significato di sicurezza delle infrastrutture e delle applicazioni - i concetti di crittografia e di controllo degli accessi, su cui si basa la moderna sicurezza delle infrastrutture e delle applicazioni - gli strumenti operativi per raggiungere gli obiettivi di sicurezza delle infrastrutture e delle applicazioni Risultati di apprendimento attesi: 1. Usare gli strumenti fondamentali per garantire integrità/confidenzialità dei dati e autenticazione di utenti ed applicazioni 2. Supportare l'analisi e la definizione di politiche di sicurezza 3. Progettare ed implementare infrastrutture ed applicazioni nel rispetto di politiche di sicurezza 4. Valutare la presenza di vulnerabilità rilevanti nelle infrastrutture e nella applicazioniObiettivi formativi Comprendere il significato e l'ambito di applicazione del concetto di sicurezza nello scenario ICT, approfondendo sia i principali strumenti a supporto della sicurezza, fra i quali la crittografia, sia la necessità di completarli con standard condivisi ai fini di una sicurezza effettiva. Il corso fornisce anche una panoramica degli altri strumenti necessari per la configurazione di reti, applicazioni e sistemi sicuri, Risultati d'apprendimento Lo studente avrà dimestichezza con le principali tecniche di attacco e sarà in grado di utilizzare protocolli e altri strumenti indispensabili per l'amministrazione di reti e la progettazione di applicazioni sicure.	Primo semestre	12	ING-INF/05
1044417 - ALGORITHM DESIGN	L'obiettivo del corso è quello di introdurre i concetti fondamentali della progettazione di algoritmi per problemi polinomiali e problemi computazionali difficili. Il corso presenterà i concetti di base di progettazione di algoritmi per problemi di flusso nelle reti e problemi di matching. Tecniche generali come greedy e programmazione e dinamica saranno applicate a problemi di cammino minimo, spanning tree, knapsack. Algoritmi di approssimazione saranno presentati per problemi computazionali difficili come TSP, vertex cover set cover, sat, scheduling. Particolare enfasi sarà data ai metodi basati sulla programmazione lineare e gli algoritmi randomizzati. Infine , il corso introdurrà i principali problemi computazionali in teoria dei giochi.	Primo semestre	6	ING-INF/05
1022797 - DATA MANAGEMENT	The course presents the basic concepts of database systems, emphasizing the relational model. Several major issues related to the theory and the design of relational database systems are covered, including concurrency control, recovery, file and index organizations, query processing. A good knowledge of the fundamentals of Programming Structures, Programming Languages, and Databases (SQL, relational data model, Entity-Relationship data model, conceptual and logical database design) is required.Risultati di apprendimento attesi:The student wil learn how a Database Managament System works, how it is structured, and how it is designed. ALso, the student will acquire knowledge of the architecture of a database management system and of its main modules (transaction manager, recovery manager, query evaluator). Ability to design the physical organization of relations (files and indices). Knowledge of the techniques for mapping XML documents to relational databases.	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1022891 - SOFTWARE ENGINEERING	Il corso analizza il processo di sviluppo del software e presenta le metodologia, gli standard di qualità, le metriche e le tecniche comunemente usate per la stima economica, la pianificazione ed il test di applicazioni software di qualità professionale. Al fine di interpretare correttamente le misure utilizzate nel contesto dell'assicurazione della qualità del software, il corso presenta le nozioni di base della teoria della misura e della verifica di esperimenti tramite l'analisi della varianza.Risultati di apprendimento attesi: Alla fine del corso lo studente sarà in grado di: -scegliere un modello per lo sviluppo di una applicazione software, stimarne il costo, pianificare le attività di progetto, progettare i test ed indicare delle metriche per l'assicurazione qualità, nonchè valutare la significatività statistica di esperimenti basati sulla raccolta di campioni numerici.	Secondo semestre	6	ING-INF/05
- A SCELTA DELLO STUDENTE		Secondo semestre	6
Gruppo OPZIONALE: 1 Insegnamento a scelta		Vai al gruppo		ING-INF/05
Insegnamenti affini ed integrativi - 1 insegnamento a scelta		Vai al gruppo
Insegnamenti affini ed integrativi: un insegnamento a scelta tra i due		Vai al gruppo
Insegnamenti Caratterizzanti - 4 Insegnamenti a scelta		Vai al gruppo		ING-INF/05

Secondo anno

Orientamento unico
Insegnamento		Semestre	CFU	SSD
- A SCELTA DELLO STUDENTE		Primo semestre	6
AAF1788 - SEMINARS IN ADVANCED TOPICS IN COMPUTER SCIENCE ENGINEERING	Obiettivi generali: L'obiettivo del corso è offrire agli studenti una serie di seminari, tenuti da un insieme di docenti e/o esperti nelle singole tematiche, sui più recenti trend nella ricerca e nella pratica dell'ingegneria informatica. Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: Apprendere le ultime soluzioni della ricerca e dei prodotti commerciali del mondo ICT Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di comparare soluzioni avanzate e prodotti commerciali Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di capire le differenze metodologiche tra le tematiche di ricerca nel campo ICT Capacità comunicative: Le attività seminariali del corso permettono allo studente di essere in grado di lavorare in un gruppo di progettisti multidisciplinare. Capacità di apprendimento: Apprendere le differenze metodologiche tra le tematiche di ricerca nel campo ICT permette agli studenti di apprendere le basi dell’innovazione tecnologica.	Secondo semestre	6
AAF1028 - PROVA FINALE	La prova finale consiste nella presentazione e discussione di un attività progettuale e di una relazione, supervisionata da un docente, nella quale lo studente dimostra di aver raggiunto una padronanza delle metodologie proprie dell'Ingegneria Informatica e/o della loro applicazione.	Secondo semestre	30
Insegnamenti Caratterizzanti - 4 Insegnamenti a scelta		Vai al gruppo		ING-INF/05
Insegnamenti affini ed integrativi - 1 insegnamento a scelta		Vai al gruppo

Gruppi Opzionali

**Lo studente deve acquisire 24 CFU dagli esami presenti nel gruppo**
Insegnamento		Anno	Semestre	CFU	SSD
1038133 - FORMAL METHODS	L'obiettivo del corso è lo studio e l'approfondimento della qualità più importante del software: la correttezza. Lo studio della correttezza verrà affrontato con riferimento ad aspetti concettuali e realizzativi affrontando la modellazione e la verifica sia di aspetti statici che di aspetti dinamici. Gli argomenti vengono trattati dando enfasi ad aspetti metodologici e ad aspetti sperimentali utilizzando varie forme di logica (logica del prim'ordine, lodiche descrittive, logiche dinamiche e logiche temporali) e vari strumenti per la verifica automatica. Risultati di apprendimento attesi: Alla fine del corso lo studente dovrebbe avere acquisito tecniche e metodi per la dimostrazione della correttezza dei programmi e degli schemi concettuali.	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1038134 - HUMAN COMPUTER INTERACTION	Obiettivo del corso è la presentazione dei principi fondamentali della interazione persona-calcolatore e dell’usabilità dei sistemi interattivi. Gli argomenti verranno trattati da vari punti di vista, coprendo aspetti teorici, metodologici, tecnologici ed applicativi, con riferimento sia alla situazione esistente, che ad aspetti avanzati in via di sviluppo. Alcuni aspetti avanzati dell’interazione, quali ambienti cooperativi, sistemi immersivi, interfacce intelligenti, ecc., verranno trattati nella parte finale del corso.Risultati di apprendimento attesi: Alla fine del corso lo studente dovrebbe aver acquisito non soltanto le conoscenze teoriche sulla materia, ma anche le tecniche e gli strumenti metodologici sufficienti per affrontare e condurre a termine il progetto di un sistema interattivo secondo un punto di vista centrato sull’utente finale (user-centered design).	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1044414 - ADVANCED OPERATING SYSTEMS AND VIRTUALIZATION	Il corso Advanced Operating Systems and Virtualization ha come obiettivo quello di presentare metodologie e tecniche avanzate alla base della progettazione e della realizzazione dei sistemi operativi moderni. Gli argomenti trattati vengono calati in studi di caso orientati ad architetture LINUX e processori x86 compatibili. La profonda conoscenza della struttura interna dei moderni sistemi operativi offerta dal corso costituira’ anche la base per analizzare argomenti relativi alla virtualizzazione delle macchine e dei sistemi operativi stessi. Come prerequisiti si elencano conoscenze di base sulla struttura e le funzionalita' dei sistemi operativi, conoscenze ed esperienze di programmazione in tecnologia C.	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1022780 - CAPACITY PLANNING	Obiettivo del corso è fornire le metodologie per la modellazione e valutazione degli impianti di elaborazione, relativamente al dimensionamento in fase di progettazione e al tuning in fase di esercizio. Il corso si propone di rendere disponibili gli strumenti necessari a un ingegnere per operare delle scelte tra più soluzioni architetturali, in considerazione sia delle prestazioni che del costo. Preliminarmente alle suddette metodologie vengono forniti gli elementi architetturali necessari al perfezionamento delle conoscenze sulle infrastrutture di elaborazione distribuite ad alte prestazioni, ad alta affidabilità e disponibilità.Risultati di apprendimento attesi: Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di dimensionare un sistema di elaborazione con l'obiettivo di soddisfare i Service Level Agreement (SLA) fissati, SLA basati sia su indici tipici delle prestazioni che della dependability.	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1038137 - WEB INFORMATION RETRIEVAL	Obiettivi generali: Conoscenza dei principali scenari applicativi di interesse nell'analisi di collezioni di dati di grandi dimensioni. Conoscenza e comprensione dei principali problemi metodologici e di analisi posti dalla dimensione crescente dei dati. Conoscenza delle principali tecniche di soluzione e dei principali strumenti a disposizione per implementarle. Comprensione degli aspetti teorici e fondazionali delle principali tecniche per l'analisi di collezioni di dati di grandi dimensioni Capacità di tradurre le nozioni acquisite in programmi per la soluzione di problemi specifici. Conoscenza delle principali tecniche di valutazione e loro applicazione a scenari specifici. Obiettivi specifici: Capacità di: - individuare le tecniche più adatte a un problema di analisi di dati di grandi dimensioni; - implementare la soluzione proposta, individuando gli strumenti più adatti a raggiungere lo scopo tra quelli disponibili; - progettare e realizzare scenari sperimentali per valutare le soluzioni proposte in condizioni realistiche; Conoscenza e comprensione: - conoscenza dei principali scenari applicativi; - conoscenza delle principali tecniche di analisi; - comprensione dei presupposti teorici e metodologici alla base delle tecniche principali - conoscenza e comprensione delle principali tecniche e indici di valutazione delle prestazioni Applicare conoscenza e comprensione: - essere in grado di tradurre esigenze applicative in problemi concreti di analisi dei dati; - essere in grado di identificare gli aspetti del problema, se presenti, che potrebbero rendere la dimensione (o dimensionalità) dei dati un fattore critico; - essere in grado di individuare le tecniche e gli strumenti più adatti alla soluzione dei problemi concreti di cui sopra; - essere in grado di stimare a priori, almeno qualitativamente, la scalabilità delle soluzioni proposte; Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare, anche sperimentalmente, l'efficacia, l'efficienza e la scalabilità delle soluzioni proposte Capacità comunicative: Essere in grado di descrivere in modo efficace le specifiche di un problema e di comunicare ad altri le scelte adottate e le motivazioni sottostanti a tali scelte. Capacità di apprendimento: Il corso consentirà lo sviluppo di capacità di approfondimento autonomo su argomenti del corso o ad essi correlati. Metterà lo studente nelle condizioni di individuare e consultare in modo critico manuali avanzati o letteratura scientifica per affrontare scenari nuovi oppure per applicare tecniche alternative a scenari noti.	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
10589747 - INTERNET OF THINGS	Il corso è rivolto principalmente a ingegneri informatici e mira a fornire le competenze di base per progettare, implementare e testare un sistema pervasivo, vale a dire un sistema che consenta agli utenti di accedere ai servizi d'interesse sempre ed ovunque. Discuteremo le tecnologie, i protocolli, le funzionalità e algoritmi per realizzare un sistema pervasivo in grado di fornire servizi specifici (ad esempio servizi per gli utenti mobili, servizi per l'internet degli oggetti, ecc) soggetto ai vincoli tipici dei collegamenti wireless e alle risorse limitate del dispositivi che lo compongono (es. vincoli di energia, mobilità, rumore, potenza della CPU limitato, larghezza di banda limitata, ecc)	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1044415 - MOBILE APPLICATIONS AND CLOUD COMPUTING	Conoscenza e capacità di comprensione. Il corso mira a fornire le conoscenze necessarie per la comprensione: (i) delle specificità delle app mobile rispetto a app desktop; (ii) dei principali pattern di progettazione per le app mobili; (iii) le principali problematiche legate alla sicurezza; (iv) dell’utilizzo dei principali servizi cloud di backend per applicazioni mobili; (v) delle metodologie di progettazione e sviluppo di semplici servizi di backend dispiegati su cloud; (vi) della classificazione dei modelli di servizio cloud Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Lo studente dovrà essere in grado di progettare, sviluppare e testare applicazioni native per sistemi operativi android che interagiscano con servizi cloud usando i principali strumenti di sviluppo, test e progettazione ufficiali. Lo studente dovrà essere inoltre in grado di progettare/sviluppare e testare propri semplici servizi dispiegati su piattaforme cloud, di supporto alle applicazioni mobili Autonomia di giudizio. In base alle competenze acquisite, lo studente dovrà essere in grado di valutare i vantaggi gli svantaggi delle tecnologie con cui è possibile sviluppare app (applicazioni native, ibride e web based), valutare/ scegliere in modo ottimale e critico le funzionalità di supporto cloud per il funzionamento di applicazioni mobili; giudicare la fattibilità, complessità e le implicazioni di nuove possibili applicazioni, anche indicate da terzi. Inoltre, dovrà essere in grado di aggiornarsi autonomamente in base alle possibili future tecnologie relative ad app mobili o servizi cloud. Abilità comunicative. Lo studente dovrà essere in grado di motivare le scelte tecnologiche, metodologiche ed architetturali ad altre persone del settore, nonché di presentare, anche a persone non esperte, il funzionamento e le caratteristiche di possibili nuove applicazioni Capacità di apprendimento. Per stimolare la capacità di apprendimento verranno effettuati esercitazioni pratiche sui diversi argomenti trattati e verrà richiesto di usare criticamente informazioni disponibili per specifici problemi su varie piattaforme di discussione (es. Stack Overflow, siti ufficiali, blog, etc.)	Secondo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1052057 - VISUAL ANALYTICS	L'obbiettivo del corso è di fornire una introduzione alle tecniche di Information Visualization e Visual Analytics correntemente utilizzate. In particolare, verranno analizzate le metodologie di visualizzazione di dati puramente numerici (tabelle, diagrammi) e le tecniche di rappresentazione (mapping di attributi del dataset rappresentato in attributi visuali), fornendo le competenze pratiche per implementarle in d3.js e integrarle con soluzioni algoritmiche standard di Visual Analytics. Successivamente, verranno introdotte le tecniche di dimensionality reduction, con particolare attenzione a PCA, MDS e t-SNE, presentando soluzioni pratiche in Python. Infine, verrà introdotto il problema della presentazione delle tecniche descritte, acquisendo competenze su come superare limiti di spazio e di tempo nelle visualizzazioni, e fornendo indicazioni sulle principali tecniche di interazione.	Secondo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1038138 - DATA MINING	L'obiettivo del corso è duplice. In primo luogo, esso presenterà la teoria principale dietro l'analisi dei dati. In secondo luogo, sarà hands-on e alla fine gli studenti potranno acquisire familiarità con varie state-of-the-art strumenti e tecniche per l'analisi dei dati. Useremo Python per scaricare i dati così come le ricche biblioteche machine-learning, l'ambiente R per l'elaborazione statistica, e il quadro MapReduce per l'estrazione di dati su larga scala.	Secondo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1041706 - KNOWLEDGE REPRESENTATION AND SEMANTIC TECHNOLOGIES	L'obiettivo del corso è di fornire una introduzione alla rappresentazione della conoscenza, con particolare attenzione riguardo ai linguaggi che sono il riferimento delle tecnologie semantiche attuali. In particolare, verranno analizzate le famiglie dei linguaggi di rappresentazione della conoscenza basate sul concetto di classe (class-based) e sul concetto di regola (rule-based), e verranno presentate le principali tecniche di ragionamento per tali linguaggi. Successivamente, verranno introdotte le tecnologie semantiche standard basate su tali formalismi di rappresentazione della conoscenza, in particolare i linguaggi RDF, OWL e RIF, con l'obiettivo di progettare e gestire una base di conoscenza ontologica. Infine, verrà introdotto il problema della rappresentazione e ragionamento su azioni.	Secondo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1044410 - SYSTEM AND ENTERPRISE SECURITY	Gli odierni scenari legati alla cyber security ci testimoniano la sempre più pervasiva presenza di software malevolo utilizzato per perpetrare attacchi informatici. Il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze, i metodi e gli strumenti di base per analizzare, identificare, categorizzare e comprendere il comportamento dei software malevoli. Il corso adotterà un approccio pratico, con una importante componente di applicazione a casi reali. Risultati di apprendimento attesi Lo studente sarà in grado di analizzare sia in modo manuale, che tramite l'uso di strumenti automatizzati software malevolo di diversa natura per identificarne tutte le caratteristiche salienti. Sarà in grado di estrarne queste caratteristiche e relazionarle tra loro per associarle a comportamenti noti di questa categoria di software.	Secondo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1044406 - BIG DATA COMPUTING	Obiettivi generali: Conoscenza dei principali scenari applicativi di interesse nell'analisi di collezioni di dati di grandi dimensioni. Conoscenza e comprensione dei principali problemi metodologici e di analisi posti dalla dimensione crescente dei dati. Conoscenza delle principali tecniche di soluzione e dei principali strumenti a disposizione per implementarle. Comprensione degli aspetti teorici e fondazionali delle principali tecniche per l'analisi di collezioni di dati di grandi dimensioni Capacità di tradurre le nozioni acquisite in programmi per la soluzione di problemi specifici. Conoscenza delle principali tecniche di valutazione e loro applicazione a scenari specifici. Obiettivi specifici: Capacità di: - individuare le tecniche più adatte a un problema di analisi di dati di grandi dimensioni; - implementare la soluzione proposta, individuando gli strumenti più adatti a raggiungere lo scopo tra quelli disponibili; - progettare e realizzari scenari sperimentali per valutare le soluzioni proposte in condizioni realistiche; Conoscenza e comprensione: - conoscenza dei principali scenari applicativi; - conoscenza delle principali tecniche di analisi; - comprensione dei presupposti teorici e metodologici alla base delle tecniche principali - conoscenza e comprensione delle principali tecniche e indici di valutazione delle prestazioni Applicare conoscenza e comprensione: - essere in grado di tradurre esigenze applicative in problemi concreti di analisi dei dati; - essere in grado di identificare gli aspetti del problema, se presenti, che potrebbero rendere la dimensione (o dimensionalità) dei dati un fattore critico; - essere in grado di individuare le tecniche e gli strumenti più adatti alla soluzione dei problemi concreti di cui sopra; - essere in grado di stimare a priori, almeno qualitativamente, la scalabilità delle soluzioni proposte; Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare, anche sperimentalmente, l'efficacia, l'efficienza e la scalabilità delle soluzioni proposte Capacità comunicative: Essere in grado di descrivere in modo efficace le specifiche di un problema e di comunicare ad altri le scelte adottate e le motivazioni sottostanti a tali scelte. Capacità di apprendimento: Il corso consentirà lo sviluppo di capacità di approfondimento autonomo su argomenti del corso o ad essi correlati. Metterà lo studente nelle condizioni di individuare e consultare in modo critico manuali avanzati o letteratura scientifica per affrontare scenari nuovi oppure per applicare tecniche alternative a scenari noti.	Secondo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1044404 - WEB SECURITY AND PRIVACY	Obiettivi generali Il corso fornisce la conoscenza necessaria per affrontare consapevolmente tutti i temi relativi alla sicurezza delle applicazioni Web e le problematiche relative alla protezione della privacy. Per quanto riguarda la sicurezza delle applicazioni Web sarà presentata la classificazione delle minacce, delle tecniche di attacco e degli obiettivi degli attaccanti. Il corso presenta anche le strategie di base e una panoramica delle risorse a sostegno del progettista/sviluppatore al fine di conseguire la sicurezza "by-design". Particolare attenzione viene dedicata alla sicurezza dell'e-mail studiando minacce e contromisure. Il corso inoltre fornisce le conoscenze per la protezione della privacy, intesa secondo la moderna accezione e in riferimento a quanto previsto dal GDPR. Sono considerate le tecniche e gli strumenti realizzati per violare la privacy e relative contromisure. Altri temi di rilievo sono l’anonimato nelle transizioni economiche, nel rilascio di dati statisitici, nelle reti sociali e nelle reti in generale. Sono infine considerati gli aspetti economici e psicologici relativi all’utilizzo e alla cessione di dati sensibili e gli aspetti normativi relativi. Obiettivi specifici Capacità di - mettere in sicurezza le comunicazioni basata su email; - analizzare e valutare l'attendibilità di un messaggio email; - comprendere le minacce contro la sicurezza delle applicazioni web - comprendere e contrastare il tracking di utenti web - progettare applicazioni web nel rispetto delle linee guida OWASP - progettare applicazioni che proteggano adeguatamente dati personali e sensibili - effettuare transazioni economiche in anonimato - valutare l'adeguatezza delle misure di protezione dati in riferimento alla normativa nazionale ed europea Conoscenza e comprensione Conoscenza delle minacce contro le applicazioni web e l'email. Conoscenza delle minacce contro la privacy di utenti web. Comprensione del fenomeno del dark web Applicare conoscenza e comprensione Selezionare ed usare standard efficaci per mitigare le minacce alle applicazioni web e all'email. Progettare applicazioni che proteggono efficacemente dati personali, sensibili, aziendali, segreti industriali ecc. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare l'adeguatezza delle misure di sicurezza delle applicazioni e di protezione dei dati impiegate da una piccola/media impresa. Capacità comunicative: Essere in grado di interagire agevolmente ed efficacemente con specialisti di domini industriali e ICT per tutte le problematiche connesse alla sicurezza delle applicazioni, esigenze di anonimato e protezione dati. Saper motivare valutazioni e requisiti. Capacità di apprendimento: Saper leggere e comprendere documenti con standard tecnici e materiali relativi alla divulgazione di nuove minacce IT. Apprendere i diversi scenari di protezione dei dati che occorrono nella rete globale.	Secondo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1055061 - SECURITY GOVERNANCE	- Conoscenza e comprensione L’obiettivo principale dell'insegnamento è di fornire un’introduzione a tutte le tematiche relative alla gestione della cybersecurity. In particolare, verrà mostrato allo studente come il problema della cybersecurity sia verticale rispetto all'organizzazione aziendale e che per tanto la sua gestione ne impatta diversi livelli. Verranno analizzati aspetti legati alle normative, ai regolamenti e agli standard sia Internazionali che Nazionali. Verrà poi discusso come, dal punto di vista metodologico, questi aspetti vengano recepiti e messi in atto attraverso la definizione di appositi framework per la gestione della cybersecurity. - Applicare conoscenza e comprensione Un altro aspetto fondamentale del corso sarà quello di fornire allo studente metodologie e strumenti per poter affrontare problemi aperti rispetto all'analisi, verifica e certificazione della cybersecurity. - Capacità critiche e di giudizio Lo studente acquisirà gli strumenti necessari per poter analizzare, valutare e comparare diverse situazioni e progettare le opportune contromisure per migliorare lo stato di sicurezza della realtà analizzata. - Capacità comunicative Lo studente apprenderà il linguaggio specifico del settore. - Capacità di apprendimento Lo studente sarà in grado di far proprie e riapplicare tutte le metodologie discusse durante il corso	Secondo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
10589744 - PROCESS MANAGEMENT AND MINING	################### Obiettivi generali: ################### La corretta gestione dei processi rappresenta un elemento fondamentale per rendere le organizzazioni moderne più efficienti ed efficaci nella gestione del loro business. A tal scopo, questo corso introduce linguaggi, principi e metodi per la modellazione, l'analisi, l'innovazione ed il monitoraggio dei processi. Il corso enfatizza il ruolo della modellazione concettuale (business process modeling) come strumento necessario per comprendere ed analizzare i processi di interesse in sistemi informativi di varia natura. Gli studenti del corso apprenderanno la modellazione dei processi attraverso lo standard internazionale BPMN (Business Process Model and Notation). Il corso si focalizzerà sulla modellazione di processi di singole organizzazioni (orchestrazioni di processo) e processi che coinvolgono l'interazione fra organizzazioni multiple (coreografie di processo), investigando le tecniche formali necessarie per l'analisi e l'innovazione di tali processi. Il corso fornirà inoltre le conoscenze di base per la progettazione, l'implementazione ed il monitoraggio di processi eseguibili con un sistema informativo aziendale. Infine, il corso presenterà tecniche e strumenti per l'utilizzo delle recenti tecniche di process mining, che consentono la costruzione di modelli di processo (la cui struttura non è nota a priori) partendo dai log che memorizzano gli eventi concreti eseguiti dal processo reale. #################### Obiettivi specifici: #################### -------------------------- Conoscenza e comprensione: -------------------------- Al termine del corso gli studenti: - apprendono i principali metodi per condurre un progetto di BPM (Business Process Management); - sono in grado di modellare un processo con lo standard BPMN; - sono in grado di implementare ed eseguire un processo utilizzando un sistema informativo reale; - conoscono gli algoritmi e le tecniche di process mining. ------------------------------------ Applicare conoscenza e comprensione: ------------------------------------ Gli studenti sono in grado di utilizzare gli strumenti metodologici e tecnologici adeguati per: (i) modellare un processo in BPMN; (ii) analizzarlo con tecniche quantitative; (iii) eseguirlo e monitorarlo con un sistema informativo. -------------------------------- Capacità critiche e di giudizio: -------------------------------- Lo studente acquisice autonomia di giudizio nel proporre l’approccio più opportuno per realizzare un progetto di BPM. ---------------------- Capacità comunicative: ---------------------- Le attività progettuali e le lezioni del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere le scelte progettuali e le metodologie di progettazione e sviluppo di un processo di business. -------------------------- Capacità di apprendimento: -------------------------- Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso, in particolare le attività progettuali, stimolano lo studente all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso, al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese durante il corso.	Secondo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1044408 - LARGE-SCALE DATA MANAGEMENT	Obiettivi generali: L'obiettivo del corso è di comunicare agli studenti i concetti di base della gestione dei sistemi informativi a larga scala. Verranno esaminati in dettaglio due argomenti specifici, vale a dire i modelli informativi per la gestione dei Big Data e l'integrazione delle informazioni. Entrambi gli argomenti sono estremamente rilevanti nella società basata sui dati, in cui praticamente tutti i sistemi informativi di organizzazioni di dimensioni ragionevoli devono sia gestire grandi set di dati sia interagire con diverse fonti di dati. Obiettivi specifici: Studiare i modelli di dati utilizzati nella gestione di Big Data, in particolare i modelli di dati NoSQL, che includono i modelli di dati basati sui grafi, su XML, su colonne, su coppie chiave-valore e su documenti, e acquisire familiarità con le nozioni e le tecniche per l'integrazione delle informazioni. Conoscenza e comprensione: Dopo il corso lo studente avrà una buona conoscenza delle differenze e delle somiglianze tra il modello relazionale e le varie classi di modelli di dati NoSQL. Inoltre, gli studenti capiranno le questioni teoriche relative all'integrazione e allo scambio dei dati e avranno una buona conoscenza delle varie architetture dei sistemi di integrazione delle informazioni. Applicare conoscenza e comprensione: Gli studenti saranno in grado di progettare il proprio repository Big Data utilizzando uno dei modelli di dati adottati nella pratica, di scegliere un'architettura appropriata per l'integrazione delle informazioni e di costruire e mantenere un sistema di integrazione delle informazioni strutturato in base all'architettura scelta. Capacità critiche e di giudizio: Lo studente sarà in grado di valutare i requisiti per un sistema di gestione di Big Data e sarà in grado di scegliere il giusto modello di dati e l'infrastruttura adeguata. Analogamente, lo studente sarà in grado di comprendere i requisiti per uno specifico sistema di integrazione delle informazioni e scegliere gli approcci e le tecniche appropriate per la progettazione di una soluzione di alta qualità. Capacità comunicativa: Gli studenti acquisiranno una buona conoscenza su come illustrare i risultati di un processo di progettazione, sia nel contesto della gestione dei Big Data, sia nel contesto dei sistemi di integrazione delle informazioni. Capacità di apprendimento: Lo studente sarà in grado di comprendere qualsiasi nuova architettura e approccio alla gestione dei Big Data e all'integrazione delle informazioni che diventeranno popolari in futuro.	Secondo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05

**Lo studente deve acquisire N.A CFU dagli esami presenti nel gruppo**
Insegnamento		Anno	Semestre	CFU	SSD
1022772 - ARTIFICIAL INTELLIGENCE II	La seconda parte del corso ha come obiettivo lo sviluppo di alcuni aspetti sviluppati nella prima parte del corso, in particolare le tecniche di ragionamento automatico (attraverso l'uso della programmazione logica) e l'estensione del modello di agente intelligente nel contesto di un sistema con molti agenti. Successivamente, vengono presentate le tecniche di ragionamento probabilistico e la modellazione di processi di decisione markoviani e le tecniche di apprendimento per rinforzo. Questa parte del corso ha una significativa componente progettuale per far acquisire allo studente la capacità di usare i modelli studiati nel corso nello sviluppo di applicazioni.	Primo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1044415 - MOBILE APPLICATIONS AND CLOUD COMPUTING	Conoscenza e capacità di comprensione. Il corso mira a fornire le conoscenze necessarie per la comprensione: (i) delle specificità delle app mobile rispetto a app desktop; (ii) dei principali pattern di progettazione per le app mobili; (iii) le principali problematiche legate alla sicurezza; (iv) dell’utilizzo dei principali servizi cloud di backend per applicazioni mobili; (v) delle metodologie di progettazione e sviluppo di semplici servizi di backend dispiegati su cloud; (vi) della classificazione dei modelli di servizio cloud Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Lo studente dovrà essere in grado di progettare, sviluppare e testare applicazioni native per sistemi operativi android che interagiscano con servizi cloud usando i principali strumenti di sviluppo, test e progettazione ufficiali. Lo studente dovrà essere inoltre in grado di progettare/sviluppare e testare propri semplici servizi dispiegati su piattaforme cloud, di supporto alle applicazioni mobili Autonomia di giudizio. In base alle competenze acquisite, lo studente dovrà essere in grado di valutare i vantaggi gli svantaggi delle tecnologie con cui è possibile sviluppare app (applicazioni native, ibride e web based), valutare/ scegliere in modo ottimale e critico le funzionalità di supporto cloud per il funzionamento di applicazioni mobili; giudicare la fattibilità, complessità e le implicazioni di nuove possibili applicazioni, anche indicate da terzi. Inoltre, dovrà essere in grado di aggiornarsi autonomamente in base alle possibili future tecnologie relative ad app mobili o servizi cloud. Abilità comunicative. Lo studente dovrà essere in grado di motivare le scelte tecnologiche, metodologiche ed architetturali ad altre persone del settore, nonché di presentare, anche a persone non esperte, il funzionamento e le caratteristiche di possibili nuove applicazioni Capacità di apprendimento. Per stimolare la capacità di apprendimento verranno effettuati esercitazioni pratiche sui diversi argomenti trattati e verrà richiesto di usare criticamente informazioni disponibili per specifici problemi su varie piattaforme di discussione (es. Stack Overflow, siti ufficiali, blog, etc.)	Primo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1052057 - VISUAL ANALYTICS	L'obbiettivo del corso è di fornire una introduzione alle tecniche di Information Visualization e Visual Analytics correntemente utilizzate. In particolare, verranno analizzate le metodologie di visualizzazione di dati puramente numerici (tabelle, diagrammi) e le tecniche di rappresentazione (mapping di attributi del dataset rappresentato in attributi visuali), fornendo le competenze pratiche per implementarle in d3.js e integrarle con soluzioni algoritmiche standard di Visual Analytics. Successivamente, verranno introdotte le tecniche di dimensionality reduction, con particolare attenzione a PCA, MDS e t-SNE, presentando soluzioni pratiche in Python. Infine, verrà introdotto il problema della presentazione delle tecniche descritte, acquisendo competenze su come superare limiti di spazio e di tempo nelle visualizzazioni, e fornendo indicazioni sulle principali tecniche di interazione.	Primo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1041706 - KNOWLEDGE REPRESENTATION AND SEMANTIC TECHNOLOGIES	L'obiettivo del corso è di fornire una introduzione alla rappresentazione della conoscenza, con particolare attenzione riguardo ai linguaggi che sono il riferimento delle tecnologie semantiche attuali. In particolare, verranno analizzate le famiglie dei linguaggi di rappresentazione della conoscenza basate sul concetto di classe (class-based) e sul concetto di regola (rule-based), e verranno presentate le principali tecniche di ragionamento per tali linguaggi. Successivamente, verranno introdotte le tecnologie semantiche standard basate su tali formalismi di rappresentazione della conoscenza, in particolare i linguaggi RDF, OWL e RIF, con l'obiettivo di progettare e gestire una base di conoscenza ontologica. Infine, verrà introdotto il problema della rappresentazione e ragionamento su azioni.	Primo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1044398 - INTERACTIVE GRAPHICS	Far acquisire allo studente le basi della programmazione in grafica 3D con particolare enfasi sulle tecniche di animazione e visualizzazione interattiva. In particolare gli argomenti trattati includono: Fondamenti della grafica computerizzata, rendering interattivo e animazione, la pipeline grafica, trasformazioni, visualizzazioni, rasterizzazione, illuminazione e shading, texture-mapping, tecniche di animazione basate su keyframes, simulazioni fisiche, sistemi di particelle ed animazione di personaggi. Verrà inoltre fornita un’introduzione alla computazione su hardware specializzato per la grafica (GPGU). Oltre alle basi matematiche della disciplina, lo studente acquisirà la capacità di programmare ambienti complessi in grafica 3D usando la libreria OpenGL o una delle sue varianti	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1038137 - WEB INFORMATION RETRIEVAL	Obiettivi generali: Conoscenza dei principali scenari applicativi di interesse nell'analisi di collezioni di dati di grandi dimensioni. Conoscenza e comprensione dei principali problemi metodologici e di analisi posti dalla dimensione crescente dei dati. Conoscenza delle principali tecniche di soluzione e dei principali strumenti a disposizione per implementarle. Comprensione degli aspetti teorici e fondazionali delle principali tecniche per l'analisi di collezioni di dati di grandi dimensioni Capacità di tradurre le nozioni acquisite in programmi per la soluzione di problemi specifici. Conoscenza delle principali tecniche di valutazione e loro applicazione a scenari specifici. Obiettivi specifici: Capacità di: - individuare le tecniche più adatte a un problema di analisi di dati di grandi dimensioni; - implementare la soluzione proposta, individuando gli strumenti più adatti a raggiungere lo scopo tra quelli disponibili; - progettare e realizzare scenari sperimentali per valutare le soluzioni proposte in condizioni realistiche; Conoscenza e comprensione: - conoscenza dei principali scenari applicativi; - conoscenza delle principali tecniche di analisi; - comprensione dei presupposti teorici e metodologici alla base delle tecniche principali - conoscenza e comprensione delle principali tecniche e indici di valutazione delle prestazioni Applicare conoscenza e comprensione: - essere in grado di tradurre esigenze applicative in problemi concreti di analisi dei dati; - essere in grado di identificare gli aspetti del problema, se presenti, che potrebbero rendere la dimensione (o dimensionalità) dei dati un fattore critico; - essere in grado di individuare le tecniche e gli strumenti più adatti alla soluzione dei problemi concreti di cui sopra; - essere in grado di stimare a priori, almeno qualitativamente, la scalabilità delle soluzioni proposte; Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare, anche sperimentalmente, l'efficacia, l'efficienza e la scalabilità delle soluzioni proposte Capacità comunicative: Essere in grado di descrivere in modo efficace le specifiche di un problema e di comunicare ad altri le scelte adottate e le motivazioni sottostanti a tali scelte. Capacità di apprendimento: Il corso consentirà lo sviluppo di capacità di approfondimento autonomo su argomenti del corso o ad essi correlati. Metterà lo studente nelle condizioni di individuare e consultare in modo critico manuali avanzati o letteratura scientifica per affrontare scenari nuovi oppure per applicare tecniche alternative a scenari noti.	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1038133 - FORMAL METHODS	L'obiettivo del corso è lo studio e l'approfondimento della qualità più importante del software: la correttezza. Lo studio della correttezza verrà affrontato con riferimento ad aspetti concettuali e realizzativi affrontando la modellazione e la verifica sia di aspetti statici che di aspetti dinamici. Gli argomenti vengono trattati dando enfasi ad aspetti metodologici e ad aspetti sperimentali utilizzando varie forme di logica (logica del prim'ordine, lodiche descrittive, logiche dinamiche e logiche temporali) e vari strumenti per la verifica automatica. Risultati di apprendimento attesi: Alla fine del corso lo studente dovrebbe avere acquisito tecniche e metodi per la dimostrazione della correttezza dei programmi e degli schemi concettuali.	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1044414 - ADVANCED OPERATING SYSTEMS AND VIRTUALIZATION	Il corso Advanced Operating Systems and Virtualization ha come obiettivo quello di presentare metodologie e tecniche avanzate alla base della progettazione e della realizzazione dei sistemi operativi moderni. Gli argomenti trattati vengono calati in studi di caso orientati ad architetture LINUX e processori x86 compatibili. La profonda conoscenza della struttura interna dei moderni sistemi operativi offerta dal corso costituira’ anche la base per analizzare argomenti relativi alla virtualizzazione delle macchine e dei sistemi operativi stessi. Come prerequisiti si elencano conoscenze di base sulla struttura e le funzionalita' dei sistemi operativi, conoscenze ed esperienze di programmazione in tecnologia C.	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1022780 - CAPACITY PLANNING	Obiettivo del corso è fornire le metodologie per la modellazione e valutazione degli impianti di elaborazione, relativamente al dimensionamento in fase di progettazione e al tuning in fase di esercizio. Il corso si propone di rendere disponibili gli strumenti necessari a un ingegnere per operare delle scelte tra più soluzioni architetturali, in considerazione sia delle prestazioni che del costo. Preliminarmente alle suddette metodologie vengono forniti gli elementi architetturali necessari al perfezionamento delle conoscenze sulle infrastrutture di elaborazione distribuite ad alte prestazioni, ad alta affidabilità e disponibilità.Risultati di apprendimento attesi: Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di dimensionare un sistema di elaborazione con l'obiettivo di soddisfare i Service Level Agreement (SLA) fissati, SLA basati sia su indici tipici delle prestazioni che della dependability.	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1038141 - NATURAL LANGUAGE PROCESSING	Knowledge and understanding The student will understand the fundamentals of how to process natural language automatically at the different levels of morphology, syntax, and semantics. Machine translation and other applications will also be introduced. Applying knowledge and understanding The student will be able to use and implement systems that perform language modeling, morphological analysis, syntactic parsing, semantic analysis and machine translation.	Primo anno	Secondo semestre	6	INF/01
10589747 - INTERNET OF THINGS	Il corso è rivolto principalmente a ingegneri informatici e mira a fornire le competenze di base per progettare, implementare e testare un sistema pervasivo, vale a dire un sistema che consenta agli utenti di accedere ai servizi d'interesse sempre ed ovunque. Discuteremo le tecnologie, i protocolli, le funzionalità e algoritmi per realizzare un sistema pervasivo in grado di fornire servizi specifici (ad esempio servizi per gli utenti mobili, servizi per l'internet degli oggetti, ecc) soggetto ai vincoli tipici dei collegamenti wireless e alle risorse limitate del dispositivi che lo compongono (es. vincoli di energia, mobilità, rumore, potenza della CPU limitato, larghezza di banda limitata, ecc)	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1038134 - HUMAN COMPUTER INTERACTION	Obiettivo del corso è la presentazione dei principi fondamentali della interazione persona-calcolatore e dell’usabilità dei sistemi interattivi. Gli argomenti verranno trattati da vari punti di vista, coprendo aspetti teorici, metodologici, tecnologici ed applicativi, con riferimento sia alla situazione esistente, che ad aspetti avanzati in via di sviluppo. Alcuni aspetti avanzati dell’interazione, quali ambienti cooperativi, sistemi immersivi, interfacce intelligenti, ecc., verranno trattati nella parte finale del corso.Risultati di apprendimento attesi: Alla fine del corso lo studente dovrebbe aver acquisito non soltanto le conoscenze teoriche sulla materia, ma anche le tecniche e gli strumenti metodologici sufficienti per affrontare e condurre a termine il progetto di un sistema interattivo secondo un punto di vista centrato sull’utente finale (user-centered design).	Primo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05
1038138 - DATA MINING	L'obiettivo del corso è duplice. In primo luogo, esso presenterà la teoria principale dietro l'analisi dei dati. In secondo luogo, sarà hands-on e alla fine gli studenti potranno acquisire familiarità con varie state-of-the-art strumenti e tecniche per l'analisi dei dati. Useremo Python per scaricare i dati così come le ricche biblioteche machine-learning, l'ambiente R per l'elaborazione statistica, e il quadro MapReduce per l'estrazione di dati su larga scala.	Secondo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1044410 - SYSTEM AND ENTERPRISE SECURITY	Gli odierni scenari legati alla cyber security ci testimoniano la sempre più pervasiva presenza di software malevolo utilizzato per perpetrare attacchi informatici. Il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze, i metodi e gli strumenti di base per analizzare, identificare, categorizzare e comprendere il comportamento dei software malevoli. Il corso adotterà un approccio pratico, con una importante componente di applicazione a casi reali. Risultati di apprendimento attesi Lo studente sarà in grado di analizzare sia in modo manuale, che tramite l'uso di strumenti automatizzati software malevolo di diversa natura per identificarne tutte le caratteristiche salienti. Sarà in grado di estrarne queste caratteristiche e relazionarle tra loro per associarle a comportamenti noti di questa categoria di software.	Secondo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1047598 - SOCIAL NETWORKS AND ON-LINE MARKETS	L'obiettivo del corso è la presentazione di concetti per lo studio di reti sociali e di mercati online. Useremo delle teorie delle aree di algoritmi, statistica, economia e sociologia per studiare la struttura di reti complesse e per presentare modelli che ci permettano di capire come varie entità interagiscono fra di loro e dei fenomeni che si verificano da tale interazioni.	Secondo anno	Secondo semestre	6	ING-INF/05

**Lo studente deve acquisire 6 CFU dagli esami presenti nel gruppo**
Insegnamento		Anno	Semestre	CFU	SSD	Lingua
1022771 - ARTIFICIAL INTELLIGENCE I	L'obiettivo del corso è l'introduzione alle tecniche di base dell'Intelligenza di Intelligenza Articiale. In particolare, viene definito il modello dell'agente intelligente e vengono presentate le tecniche di ricerca automatica delle soluzioni e la pianificazione automatica; successivamente, viene definito il modello di rappresentazione della conoscenza basato sulla logica (proposizionale e calcolo dei predicati del primo ordine) e le tecniche di ragionamento, in particolare la risoluzione. Il corso si propone di fornire gli strumenti per la modellazione di problemi, sia i principali strumenti sviluppati per la ricerca delle soluzione nell'ambito dei modelli di rappresentazione considerati.	Primo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05
1022858 - MACHINE LEARNING	Obiettivo del corso è fornire i metodi di apprendimento automatico, con tecniche supervisionate o non supervisionate e utilizzando modelli e rappresentazioni probabilistiche.	Primo anno	Primo semestre	6	ING-INF/05

**Lo studente deve acquisire 6 CFU dagli esami presenti nel gruppo**
Insegnamento		Anno	Semestre	CFU	SSD	Lingua
1027171 - NETWORK INFRASTRUCTURES	Obiettivi Generali: Il corso presenta i concetti di base, i protocolli e le architetture delle attuali infrastrutture di rete. Particolare attenzione è dedicata alla rete di accesso a larga banda larga e alle reti wireless di nuova generazione. Verranno trattate tecnologie quali l’ xDSL, PON, LTE, 5G, SDH, OTN, SDN. Inoltre si presenterà come configurare ed analizzare reti IP e relativi protocolli a vari livelli (di rete ed applicativi) mediante la piattaforma Netkit. Aspetti specifici su Netkit riguarderanno: l’istradamento dinamico, il DNS, l’SSH, le VPN, Firewall e aspetti di sicurezza. Obiettivi specifici: A) Conoscenza e capacità di comprensione - Conoscenze sulle principali infrastrutture di rete sia cablate (in rame ed in fibra) che in tecnologie wireless. Capacità di comprensione dei requisiti per la pianificazione di una infrastruttura di rete per servizi digitali di nuova generazione con enfasi sulla qualità di servizio e sicurezza. B) Capacità di applicare conoscenza e comprensione - Essere in grado di risolvere problemi di pianificazione ed analisi di infrastrutture digitali e relativi requisiti, inseriti in contesti applicativi differenti (larga banda, wireless LTE e 5G, Software Defined Networks e IoT). C) Autonomia di giudizio -Essere in grado, integrando le conoscenze a livello di rete e applicative, di capire la complessità di una infrastruttura di rete e il tipo di servizio che questa puo’ offrire; essere in grado di analizzare il funzionamento e le prestazioni di differenti protocolli di rete. D) Abilità comunicative - Le attività progettuali e le esercitazioni di laboratorio del corso permettono allo studente di essere in grado di discutere casi d’uso di piattaforme di rete in contesi applicativi differenti e di presentarne le potenzialità, i limiti e le prestazioni. E) Capacità di apprendimento - Le attività progettuali ed il laboratorio netkit stimolano lo studente all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso, al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche di rete apprese durante il corso.	Primo anno	Primo semestre	6	ING-INF/03
1022870 - NEURAL NETWORKS	Obiettivi del modulo e capacità acquisite dallo studente Il corso introduce le reti neurali (NN), e i alcuni metodi detti ‘soft computing’ (SC) che, a differenza delle tradizionali procedure di calcolo numerico esatto, sono tolleranti a imprecisioni, incertezze, rumore e a verità parziali. Gli obiettivi formativi consistono nell’acquisizione delle seguenti conoscenze e competenze specifiche: 1) principali modelli di reti neurali e reti a ispirazioni anche non biologica: architetture, proprietà matematiche e algoritmi di apprendimento; 2) filtraggio adattativo e modellazione di fenomeni dinamici e statici; 3) rappresentazione parsimoniosa di dati ed estrazione dell’informazione non ridondante; 4) architetture e apprendimento di reti neurali profonde con metodi a forte regolarizzazione; 5) algoritmi per i metodi SC. Sono discusse applicazioni di: analisi e modellazione di dati non strutturati: modellazione, filtraggio e predizione; il riconoscimento di configurazioni; cluster analysis; metodi per la fusione dati da sensori multipli; la separazione miopica di segnali. Risultati di apprendimento attesi: Lo studente del corso Neural Networks acquisisce conoscenze e competenze di base e specifiche relative alla disciplina. E' in grado di implementare (e valutare le prestazioni) dei vari modelli neurali, dei relativi algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati per: per la estrazione di caratteristiche, pattern recognition, clustering e l’elaborazione dei dati con dipendenze temporali. Lo studente acquisisce una chiara ed efficace comprensione dei metodi di apprendimento a ispirazione biologica. Sviluppa la capacità di progettare sistemi adattativi che imparano da dati reali con almeno una delle seguenti caratteristiche: dati non strutturati, rumorosi, incompleti, eterogenei, di alta dimensionale, distribuiti.	Primo anno	Primo semestre	6	ING-IND/31

Regolamento Didattico del Corso di
Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica
(Master of Science in Engineering in Computer
Science)
Classe LM 32 Ingegneria Informatica
Ordine degli Studi 2018/2019

Obiettivi formativi specifici

Il laureato magistrale in Ingegneria Informatica deve essere dotato di una approfondita preparazione e di
una vasta cultura scientifica, per poter interagire con gli specialisti di tutti i settori dell'ingegneria e
dell'area economico-gestionale. Per la formazione di un ingegnere laureato magistrale in Ingegneria
Informatica sono pertanto necessarie una solida e ampia cultura di base e delle discipline dell'ingegneria,
specifiche conoscenze informatiche, e un'adeguata preparazione sulle metodologie di progetto.
Il curriculum della laurea magistrale si basa sul presupposto che lo studente abbia acquisito
preliminarmente le conoscenze relative alla cultura scientifica di base e alle discipline dell'Ingegneria. A
questo scopo sono possibili diversi percorsi formativi in relazione alla tipologia di laurea ed al curriculum
dello studente immatricolato.
Il curriculum include un insieme di discipline ritenute fondamentali per la formazione del laureato
magistrale in Ingegneria Informatica. Il curriculum si articola quindi in diversi percorsi che porteranno il
laureato magistrale ad acquisire, oltre alle competenze fondamentali per la figura professionale di
riferimento, una competenza specifica in uno dei settori di punta nel campo dell'Ingegneria Informatica.
Il curriculum prevede l’erogazione dei corsi esclusivamente in lingua inglese anche per favorire l'accesso
a studenti provenienti da altri paesi.
Il percorso formativo prevede l’insegnamento in lingua inglese, consentendo l’accesso anche a studenti
provenienti da altri paesi. Favorisce quindi l’integrazione e lo scambio di conoscenze in un contesto
internazionale e contribuisce alla formazione di ingegneri che possano operare in progetti
multidisciplinari.
Il completamento del curriculum consente allo studente sia di approfondire le proprie conoscenze in
settori specifici sia di perfezionare le proprie capacità comunicative attraverso corsi seminariali. Per
fornire un'adeguata esperienza nello sviluppo di progetti complessi e nella risoluzione di problemi
avanzati nel settore dell'Ingegneria Informatica il curriculum prevede lo svolgimento di una tesi di laurea.

Requisiti di ammissione e crediti riconoscibili

Requisiti curriculari
L'accesso alla Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica è regolamentato dai sotto indicati criteri per
la verifica dei requisiti curricolari. Verrà effettuata una valutazione preventiva della carriera pregressa.
Gli allievi saranno ammessi se la somma di crediti riconoscibili nelle materie di base e caratterizzanti nei
SSD sotto riportati è complessivamente superiore a 96 crediti. Sulla base della valutazione della carriera
verrà individuato un percorso formativo che potrà prevedere una differenziazione fino ad un massimo di
36 crediti.
ICAR/13 – Disegno Industriale
ING-INF/05 - Sistemi di elaborazione delle informazioni
ING-INF/01 - Elettronica
ING-INF/02 - Campi elettromagnetici
ING-INF/03 - Telecomunicazioni
ING-INF/04 - Automatica
ING-INF/06 - Bioingegneria elettronica ed informatica
ING-INF/07 - Misure elettriche ed elettroniche
ING-IND/31 – Elettrotecnica
ING-IND/34 - Bioingegneria Industriale
ING-IND/35 - Ingegneria Gestionale
INF/01 - Informatica
CHIM/07 - Fondamenti Chimici delle tecnologie
FIS/01 - Fisica sperimentale
MAT/02 - Algebra
MAT/03 - Geometria
MAT/05 - Analisi matematica
MAT/06 - Probabilità e statistica matematica
MAT/08 - Analisi numerica
MAT/09 - Ricerca Operativa
SECS-S/02 - Statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica
M-FIL/02 - Logica e filosofia della scienza
Inoltre gli studenti debbono possedere una buona padronanza, in forma scritta e parlata, della lingua
inglese, almeno al livello di competenza B2.

Verifica della preparazione personale
Una commissione appositamente preposta dal Consiglio d’Area Didattica valuterà la preparazione
personale dello studente sulla base dei seguenti elementi:
- media voti laurea triennale
- pertinenza del curriculum di studio della laurea di primo livello;
- altre attività extracurriculari, incluse attività lavorative ed altre attività formative;
- colloquio

Descrizione del percorso formativo

Il percorso formativo è articolato come segue:
• Insegnamenti comuni (36 crediti obbligatori)
• Insegnamenti di discipline caratterizzanti (30 crediti a scelta opzionale)
• Insegnamenti affini ed integrativi (12 crediti a scelta)
• A scelta dello studente (12 crediti)
• Tesi di laurea (30 crediti)
Per ciascun insegnamento possono essere previste lezioni frontali, esercitazioni, laboratori, lavori di
gruppo, ed ogni altra attività che il docente ritenga utile alla didattica. La verifica dell’apprendimento
relativa a ciascun insegnamento avviene di norma attraverso un esame (E) che può provvedere prove orali
e/o scritte secondo modalità definite dal Docente e comunicate insieme al programma. Per alcune attività
non è previsto un esame ma un giudizio di idoneità (V) anche in questo caso le modalità di verifica sono
definite dal docente.
Il corso di studio prevede inoltre un percorso di eccellenza che ha lo scopo di valorizzare la formazione
degli studenti meritevoli ed interessati ad attività di approfondimento e di integrazione culturale. Il
percorso di eccellenza consiste in attività formative aggiuntive a quelle del corso di studio al quale è
iscritto lo studente. Il complesso di tali attività non dà luogo al riconoscimento di crediti utilizzabili per
il conseguimento dei titoli universitari rilasciati dall'Università “La Sapienza”. L'accesso al percorso di
eccellenza avviene al termine del primo anno di corso, su domanda dello studente, che deve essere in
possesso dei requisiti minimi. Ad ogni studente verrà assegnato un tutore. Le modalità di accesso e le
attività previste per il percorso di eccellenza sono indicate nel sito web del corso.

Caratteristiche della prova finale

La prova finale consiste nella discussione della tesi di laurea che viene svolta dal candidato sotto la
supervisione di un docente del Consiglio d’Area Didattica e costituisce un banco di prova per la verifica
delle conoscenze acquisite dallo studente e della sua capacità di approfondirle, applicarle in modo
autonomo in un contesto specifico e presentarle con capacità di sintesi. La tesi di laurea comporta
l’acquisizione di 30 crediti formativi. Lo svolgimento della tesi di laurea dovrà comportare lo sviluppo di
una originale e significativa attività progettuale, orientata ad affrontare problematiche progettuali in
contesti applicativi innovativi, o riguardare aspetti di base e /o metodologici con particolare attenzione ai
problemi della ricerca nel settore. In entrambi le tipologie di tesi, verrà favorito l'inserimento nelle attività
svolte nell'ambito di progetti di ricerca e la pubblicazione di risultati nella letteratura scientifica del
settore. La prova finale deve valutare l'elaborato e la presentazione del lavoro del candidato con
riferimento ai risultati di apprendimento attesi.

Sbocchi occupazionali e professionali previsti per i laureati

La laurea magistrale in Ingegneria informatica fornisce le conoscenze e gli strumenti orientati alla
progettazione e alla realizzazione di sistemi per l'elaborazione dell'informazione in sistemi informativi
classici ed ambienti innovativi (smart environment e social network), ad elevate prestazioni, sicuri ed
affidabili. In sintesi, gli ambiti professionali tipici per i laureati magistrali in Ingegneria Informatica sono
quelli dell'innovazione e dello sviluppo della produzione, della progettazione avanzata, della
pianificazione e della programmazione, della gestione di sistemi complessi come i data center, della
sicurezza informatica, degli ambienti pervasivi, nelle imprese manifatturiere o di servizi, nelle
amministrazioni pubbliche, nella libera professione e nella creazione d’impresa.
I principali profili professionali formati dalla Laurea Magistrale in Ingegneria informatica sono:
1. Ingegnere analista e progettista di software
2. Ingegnere progettista e amministratore di sistemi e di reti

Ingegnere analista e progettista di software

Funzione in un contesto di lavoro:
Sviluppa, crea, modifica o ottimizza software applicativi analizzando le esigenze degli utilizzatori;
analizza i problemi di elaborazione dei dati per diverse esigenze di calcolo e disegna, individua o ottimizza
appropriati sistemi di calcolo delle informazioni; si occupa dell'ideazione, della realizzazione,
dell'integrazione e della verifica dei software impiegati in un sito o in un'applicazione web.

Competenze associate alla funzione:
L'Ingegnere analista e progettista di software:
- è in grado di analizzare, progettare, realizzare e modificare applicazioni software, di valutarne le
prestazioni e di ottimizzarle, di condurre e gestire grandi e complessi progetti software;
- è in grado di interagire efficacemente con gli esperti dei diversi settori applicativi, al fine di comprendere
le specifiche esigenze di progetto;
- è in grado di descrivere in modo chiaro e comprensibile le soluzioni e gli aspetti tecnici del proprio
ambito di competenze agli utenti finali e agli organi decisionali;
- sa addestrare collaboratori, coordinare e partecipare a gruppi di progetto nell'industria, pianificare e
condurre la formazione;
- è in grado di utilizzare fluentemente, in forma scritta e orale, la lingua inglese con riferimento anche ai
lessici disciplinari.

Sbocchi occupazionali:

Gli ambiti professionali tipici per l'Ingegnere analista e progettista di software sono quelli
dell'innovazione e dello sviluppo della produzione, della pianificazione, della progettazione e della
gestione di applicazioni e sistemi software complessi, nelle imprese manifatturiere o di servizi, nelle
amministrazioni pubbliche e nella libera professione. Potrà pertanto trovare occupazione presso:
- industrie informatiche operanti negli ambiti della produzione software;
- imprese operanti nell'area dei sistemi informativi;
- imprese di servizi;
- servizi informatici della pubblica amministrazione;
- industrie per l'automazione e la robotica.
Potrà infine operare come libero professionista.

Ingegnere progettista e amministratore di sistemi e di reti

Funzione in un contesto di lavoro:
Progetta sistemi informatici distribuiti di larga scala; gestisce sistemi informatici, come responsabile della
qualità di servizio e della sicurezza di grandi impianti; individua o ottimizza appropriati sistemi di
gestione delle informazioni; disegna, coordina ed implementa le misure di sicurezza dei sistemi
informativi per regolare gli accessi ai dati e prevenire accessi non autorizzati; analizza, progetta, testa,
valuta e ottimizza le prestazioni dei sistemi di rete e di telecomunicazione.

Competenze associate alla funzione:
L'Ingegnere progettista e amministratore di sistemi e di reti:
- è in grado di progettare, analizzare, ottimizzare, verificare sistemi di elaborazione dell’informazione e
sistemi di reti di calcolatori, di valutarne e ottimizzarne le prestazioni, e di implementarne le misure di
sicurezza;
- è in grado di interagire efficacemente con gli esperti dei diversi settori applicativi, al fine di comprendere
le specifiche esigenze di progetto;
- è in grado di descrivere in modo chiaro e comprensibile le soluzioni e gli aspetti tecnici del proprio
ambito di competenze agli utenti finali e agli organi decisionali;
- sa addestrare collaboratori, coordinare e partecipare a gruppi di progetto nell'industria, pianificare e
condurre la formazione;
- è in grado di utilizzare fluentemente, in forma scritta e orale, la lingua inglese con riferimento anche ai
lessici disciplinari.

Sbocchi occupazionali:
Gli ambiti professionali tipici per l'Ingegnere progettista e amministratore di sistemi e di reti sono quelli
dell'innovazione e dello sviluppo della produzione, della pianificazione, della progettazione e della
gestione di sistemi di elaborazione complessi, nelle imprese manifatturiere o di servizi, nelle
amministrazioni pubbliche e nella libera professione. Potrà pertanto trovare occupazione presso:
- industrie informatiche operanti negli ambiti della produzione hardware e software;
- imprese operanti nell'area delle reti di calcolatori e dei sistemi informativi;
- imprese di servizi;
- servizi informatici della pubblica amministrazione;
- industrie per l'automazione e la robotica.
Potrà infine operare come libero professionista.

Norme relative alle iscrizioni ad anni successivi per studenti provenienti da altro corso
di laurea o altro ateneo

Per iscriversi al secondo anno del corso di studi lo studente proveniente da altro corso di laurea o altro
ateneo deve aver acquisito almeno 30 dei crediti previsti per il primo anno. Non sono previste propedeuticità.
Non sono previsti obblighi di frequenza se non per attività di laboratorio o altre attività pratiche.

Studenti immatricolati ad ordinamenti precedenti

Per gli studenti che devono completare gli studi nell’ordinamento 509/99 o precedenti il Consiglio d’Area
Didattica ha definito le corrispondenze dei corsi previsti nel vecchio ordinamento nell’ambito della nuova
offerta formativa in base al curriculum dello studente.
Lo studente, già iscritto ad un Corso di Laurea Specialistica o Magistrale della Facoltà di Ingegneria
anteriormente all’anno accademico 2009/10, può chiedere il passaggio al Corso di Laurea Magistrale in
Ingegneria Informatica organizzato secondo le norme del DM 270/04 (Ordinamento 270), presentando
domanda presso la Segreteria Amministrativa delle Facoltà di Ingegneria (c/o città universitaria). La domanda
deve essere redatta secondo le modalità previste dalla Segreteria Amministrativa e dovrà comunque
prevedere l’elenco degli esami superati per i quali si richiede il riconoscimento.
Il Consiglio d’Area Didattica delibererà gli esami riconosciuti e i crediti attribuiti. Il Consiglio d’Area
Didattica provvederà inoltre, di concerto con lo studente, a definire il completamento del curriculum dello
studente nell’ambito dell’Ordinamento 270 in accordo al presente Manifesto. Il passaggio di Ordinamento
con il relativo riconoscimento dei crediti già acquisiti e il piano di completamento del curriculum dovranno
essere approvati con specifica delibera del Consiglio d’Area e avranno validità dalla data della seduta del
Consiglio nella quale sarà presa la delibera. Una volta effettuato il passaggio al nuovo ordinamento non sarà
possibile ritornare al precedente ordinamento e potranno essere sostenuti solo esami dell’Ordinamento che
segue il DM 270/04.

Trasferimenti

Gli studenti che intendono trasferirsi al Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, devono
presentare domanda presso la Segreteria Amministrativa delle Facoltà di Ingegneria (c/o città universitaria).
La domanda deve essere redatta secondo le modalità previste dalla Segreteria Amministrativa e dovrà
comunque prevedere l’elenco degli esami superati per i quali si richiede il riconoscimento. Il Consiglio
d’Area Didattica delibererà gli esami riconosciuti e i crediti attribuiti, provvederà inoltre, di concerto con lo
studente alla definizione del percorso formativo, che, nel rispetto dell'ordinamento didattico e dei contenuti
formativi del Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, potrà tenere conto del percorso già
svolto.

Periodi di studio all’estero

I corsi seguiti nelle Università Europee o estere, con le quali la Facoltà di Ingegneria dell’Informazione,
Informatica, Statistica, ha in vigore accordi, progetti e/o convenzioni, vengono riconosciuti secondo le
modalità previste dagli accordi.
Gli studenti possono, previo autorizzazione del consiglio del Corso di Laurea, svolgere un periodo di studio
all’estero nell’ambito del progetto LLP Erasmus.
In conformità con il Regolamento didattico di Ateneo nel caso di studi, esami e titoli accademici conseguiti
all’estero, il Corso di Laurea esamina di volta in volta il programma ai fini dell’attribuzione dei crediti nei
corrispondenti settori scientifici disciplinari.

Informazioni generali

Programmi e testi d’esame: Il programma degli insegnamenti e i materiali didattici e informativi sono
consultabili sul sito web del corso:
http://corsidilaurea.uniroma1.it/it/corso/2018/ingegneria-informatica

Servizi di tutorato: I docenti del CAD di Ingegneria informatica svolgono attività di orientamento in
ingresso, secondo le modalità e gli orari indicati sul sito del Corso di Laurea. Per quanto riguarda
l’orientamento in itinere, il Consiglio di Area Didattica assegna ad ogni studente un tutor, scelto tra i docenti
del Corso di Laurea: il tutor ha il compito di aiutare e indirizzare lo studente nel percorso formativo, con
particolare riguardo a eventuali situazioni di parziale o totale inattività dello studente. Inoltre il Corso di
Laurea si avvale dei servizi di tutorato messi a disposizione dalla Facoltà, compatibilmente alle risorse
economiche, utilizzando anche appositi contratti integrativi.

Valutazione della qualità: Il Corso di Laurea, in collaborazione con la Facoltà, effettua la rilevazione
dell’opinione degli studenti frequentanti per tutti i corsi di insegnamento tenuti. Il sistema di rilevazione è
integrato con un percorso qualità la cui responsabilità è affidata alla Commissione per la gestione
dell’assicurazione della qualità della didattica, nominata dal Consiglio di Area Didattica e comprendente
docenti, studenti e personale dei corsi di studio gestiti dal Consiglio. I risultati delle rilevazioni e delle analisi
di tale commissione sono utilizzati per effettuare azioni di miglioramento delle attività formative.